name: tdd-workflow description: Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code - write the test first, watch it fail, write minimal code to pass; ensures tests actually verify behavior by requiring failure first. Enforces RED-GREEN-REFACTOR cycle with iron-law compliance. metadata: short-description: TDD 测试驱动开发工作流 keywords: - tdd-workflow - TDD - 测试驱动开发 - Red-Green-Refactor - 测试先行 - 单元测试 - 测试覆盖率 - test-first - test-driven category: 测试 author: Bensz Conan platform: Claude Code | OpenAI Codex | ChatGPT iron-law: | NO PRODUCTION CODE WITHOUT A FAILING TEST FIRST

TDD Workflow - 测试驱动开发工作流

与 bensz-collect-bugs 的协作约定

• 因本 skill 设计缺陷导致的 bug，先用 bensz-collect-bugs 规范记录到 ~/.bensz-skills/bugs/，不要直接修改用户本地已安装的 skill 源码；若有 workaround，先记 bug，再继续完成任务。
• 只有用户明确要求“report bensz skills bugs”等公开上报时，才用本地 gh 上传新增 bug 到 huangwb8/bensz-bugs；不要 pull / clone 整个仓库。

铁律

NO PRODUCTION CODE WITHOUT A FAILING TEST FIRST

违反规则的信件就是违反规则的精神。

无例外：

• 不保留为"参考"
• 写测试时"不调整"
• 不看它
• 删除=删除

常见合理化

红色标志 - 停止并重新开始

• 测试前有代码
• "已经手动测试了"
• "测试后达到相同目的"
• "是精神而非仪式"
• "只此一次"的合理化
• "保留为参考"
• 写测试时"不调整"

所有这些意味着：删除代码。用 TDD 重新开始。

核心理念

测试驱动开发（Test-Driven Development, TDD） 是一种先编写测试，再编写实现代码的开发方法。通过严格的 Red-Green-Refactor 循环，确保代码质量和可维护性。

TDD 循环

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. RED    : 编写失败的测试                              │
│  2. GREEN  : 编写最简单的代码使测试通过                   │
│  3. REFACTOR: 在测试保护下重构代码                       │
│  4. 重复循环                                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

何时使用本技能

在以下场景时激活：

• 用户明确要求使用 TDD 或 测试驱动开发
• 需要编写新功能或修复 Bug
• 提到"测试"、"单元测试"、"测试覆盖率"
• 需要确保代码质量
• 重构现有代码（先补充测试）

TDD 工作流程

步骤 1：理解需求

在开始编码前，明确：

• 功能需求：这个功能要做什么？
• 验收标准：如何判断功能正确？
• 边界条件：有哪些特殊情况？
• 错误处理：异常情况如何处理？

步骤 2：编写失败测试（RED）

测试先行原则：

1. 先写测试，不写实现
2. 运行测试，确认失败（证明测试有效）
3. 阅读错误信息，理解预期

测试命名规范（AAA 模式）：

# Should_预期行为_When_测试条件
def should_return_user_when_id_exists():
    # Arrange（准备）
    user_id = 123
    expected_user = User(id=123, name="Alice")

    # Act（执行）
    result = user_service.get_by_id(user_id)

    # Assert（断言）
    assert result.id == expected_user.id
    assert result.name == expected_user.name

步骤 3：最小化实现（GREEN）

最简单的可工作代码：

• 只写足够使测试通过的代码
• 不追求完美，追求通过
• 硬编码可以接受（第一步）

# 最初版本 - 硬编码也可以
def get_by_id(user_id):
    if user_id == 123:
        return User(id=123, name="Alice")
    return None

步骤 4：运行测试确认通过

# 运行测试
pytest tests/test_user_service.py -v

# 期望输出
✅ should_return_user_when_id_exists PASSED

步骤 5：重构代码（REFACTOR）

在测试保护下优化：

• 消除重复
• 提取方法
• 改善命名
• 优化结构

# 重构后版本
def get_by_id(user_id):
    return _user_repository.find_by_id(user_id)

步骤 6：重复循环

每个功能点重复上述步骤，直到功能完整。

测试质量标准

必须遵守的规则

• ✅ 测试覆盖率 ≥ 80%
• ✅ 每个测试用例独立（不依赖其他测试）
• ✅ 测试可重复（多次运行结果一致）
• ✅ 测试命名清晰（描述意图）
• ✅ 遵循 AAA 模式（Arrange-Act-Assert）

禁止的反模式

• ❌ 伪测试：测试代码没有断言
• ❌ 万能测试：一个测试验证太多东西
• ❌ 测试内部实现：应该测试行为，不是实现细节
• ❌ 脆弱测试：依赖外部状态（时间、随机数等）

TDD 最佳实践

1. 小步前进

• 一次只写一个测试
• 一次只实现一个功能点
• 频繁运行测试（每 1-2 分钟）

2. 测试隔离

# 好的示例 - 使用 fixtures
@pytest.fixture
def clean_database():
    db.reset()
    yield
    db.cleanup()

def test_create_user(clean_database):
    user = user_service.create("Alice")
    assert user.name == "Alice"

3. 测试边界条件

def test_get_by_id():
    # 正常情况
    assert get_user(1) is not None

    # 边界条件
    assert get_user(0) is None
    assert get_user(-1) is None
    assert get_user(999999) is None

4. 测试异常情况

def test_create_user_with_duplicate_email():
    with pytest.raises(DuplicateEmailError):
        user_service.create("alice@example.com")
        user_service.create("alice@example.com")

不同语言的 TDD 示例

Python (pytest)

# 测试
def should_calculate_total_price():
    cart = ShoppingCart()
    cart.add_item(Item(name="Book", price=10))
    cart.add_item(Item(name="Pen", price=5))

    assert cart.total_price() == 15

# 实现
class ShoppingCart:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def add_item(self, item):
        self.items.append(item)

    def total_price(self):
        return sum(item.price for item in self.items)

JavaScript (Jest)

// 测试
test('should calculate total price', () => {
  const cart = new ShoppingCart();
  cart.addItem({ name: 'Book', price: 10 });
  cart.addItem({ name: 'Pen', price: 5 });

  expect(cart.totalPrice()).toBe(15);
});

// 实现
class ShoppingCart {
  constructor() {
    this.items = [];
  }

  addItem(item) {
    this.items.push(item);
  }

  totalPrice() {
    return this.items.reduce((sum, item) => sum + item.price, 0);
  }
}

TypeScript (Jest)

// 测试
test('should calculate total price', () => {
  const cart = new ShoppingCart();
  cart.addItem({ name: 'Book', price: 10 });
  cart.addItem({ name: 'Pen', price: 5 });

  expect(cart.totalPrice()).toBe(15);
});

// 实现
interface Item {
  name: string;
  price: number;
}

class ShoppingCart {
  private items: Item[] = [];

  addItem(item: Item): void {
    this.items.push(item);
  }

  totalPrice(): number {
    return this.items.reduce((sum, item) => sum + item.price, 0);
  }
}

常见问题

Q1: 是否需要 100% 测试覆盖率？

A: 不一定。80-90% 是合理目标。以下情况可以例外：

• UI 组件（优先用 E2E 测试）
• 简单的 getter/setter
• 第三方库的封装

Q2: 如何测试私有方法？

A: 不要直接测试私有方法。应该通过公共接口测试其行为。如果私有方法太复杂，考虑提取到独立的类。

Q3: TDD 会降低开发速度吗？

A: 短期可能稍慢，但长期来看：

• 减少调试时间
• 减少回归 Bug
• 提高代码可维护性
• 整体效率提升 30-50%

Q4: 什么时候不适合 TDD？

A:

• 探索性原型（POC）
• UI 设计探索
• 紧急热修复（但仍应事后补充测试）

验证清单

完成 TDD 开发后，检查：

• 所有测试通过
• 测试覆盖率 ≥ 80%
• 每个测试用例独立且可重复
• 测试命名清晰（Should_ExpectedBehavior_When_StateUnderTest）
• 遵循 AAA 模式
• 无伪测试（所有测试都有断言）
• 边界条件已测试
• 异常情况已测试

相关参考

• TDD 最佳实践
• 测试覆盖率配置